openPangu 2.0 オープンソース公開
昇腾 505B MoE・512K コンテキスト・7 大コンポーネント全链路开源

技術深度：7 大コンポーネントとアーキテクチャ革新

7 大オープンソースコンポーネント

1. 01

   モデル構造（アーキテクチャ定義）

2. 02

   モデル重み（Flash は 6/30 公開済み、Pro は 7 月予定）

3. 03

   技術レポート（重みと同期公開）

4. 04

   推論コード（基本推論 + 訓推算子）

5. 05

   事前訓練コード（下半期予定）

6. 06

   後訓練コード（SFT/RLHF 対応、下半期予定）

7. 07

   訓練算子（昇腾高性能カスタム算子、下半期予定）

一般的なオープンソースモデルは重みと推論コードのみを公開します。事前訓練・後訓練コードと訓練算子まで含む全链路开源は、超大规模 MoE では極めて稀です。

アーキテクチャの核心技術

• mHC（Multi-Head Combinatorial）ルーティング：エキスパート負荷不均衡を低減
• Muon 最適化器：Microsoft 由来の二階モーメンタム最適化で訓練安定性を向上
• ModAttn（Modular Attention）：モジュラー注意機構で 512K 長コンテキストに対応
• DSA+SWA 超スパース注意（Flash 専用）：28:1 の極限スパース比を実現

昇腾訓練とハードウェア適合

openPangu 2.0 は昇腾 910B NPU で全規模訓練され、A100/H100 は使用していません。CANN（CUDA 相当）と torch_npu により標準 PyTorch コードを昇腾バックエンドで実行できます。

Flash-Int8 量子化版も公開済みで、W4A8 量子化によりメモリ占有を 40% 削減、精度損失は 10% 未満です。

取得とデプロイ：ModelArts API と GitCode 自ホスト

方案 A：华为云 ModelArts API

curl -X POST "https://modelarts.${REGION}.myhuaweicloud.com/v1/infers/openpangu-2-flash/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Auth-Token: ${TOKEN}" \
  -d '{
    "model": "openpangu-2.0-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "MoE アーキテクチャを説明してください"}],
    "max_tokens": 1024,
    "temperature": 0.7
  }'

方案 B：GitCode 自デプロイ（昇腾 910B 単卡 Flash）

python inference.py \
  --model_path ./openPangu-Flash \
  --device npu:0 \
  --context_length 512000 \
  --precision bf16

主要リポジトリ：GitCode Ascend Tribe の openPangu-2.0-Flash、openPangu-2.0-Flash-Int8、openPangu-2.0-Infer、openPangu-2.0-Op。

ハードウェア要件

6 ステップ実装ガイドと NodeMini ハイブリッド算力

1. 01

   华为云アカウント登録：ModelArts にアクセスし、AI Gallery で openPangu 2.0 を検索・購読します。

2. 02

   API Endpoint 取得：上記 curl 形式で Flash を疎通確認し、レイテンシとトークン単価を記録します。

3. 03

   GitCode から重み取得：Ascend Tribe から Flash 重みと openPangu-2.0-Infer をクローンします。

4. 04

   昇腾環境セットアップ：CANN + torch_npu をインストールし、単卡 bf16 推論を検証します。

5. 05

   Int8 量子化版を評価：メモリ制約環境では Flash-Int8 で品質とスループットのトレードオフを測定します。

6. 06

   Pro 公開後にマルチ卡構成を計画：512K 長文書ワークロード向けに 8 卡分散推論をテストします。

7. 07

   ハイブリッド実行ノードを固定：機密 prefill と長時間 CLI Agent は SSH 到達可能なクラウド Mac に配置。API はバースト処理に使い分けます。料金はレンタル価格、接続はヘルプセンターをご覧ください。

昇腾クラスタがないチームでも、96GB 統一メモリの Mac Mini クラウドで Flash-Int8 の試行や Agent パイプラインの prefill 分離が可能です。NodeMini は xcodebuild・Keychain・notarytool と AI Agent の長セッションを同一 SSH ノードで支えます。